什么是半监督机器学习？

半监督机器学习是一种学习方法，它结合了监督学习和无监督学习的技术。在实际应用中，获取大量标记数据（监督学习所需）往往成本较高或不可行，而未标记的数据则相对容易获得。半监督学习利用少量的标记数据和大量的未标记数据来训练模型，这样做的目的是提高学习效率和模型的泛化能力。

举例说明

假设我们有一个图像识别的任务，目标是识别图片中是否包含猫。标记数据（即已知包含猫与否的图片）的获取需要人工标注，成本较高。如果我们只有少量的标记数据，仅使用监督学习可能导致模型训练不充分。而半监督学习可以利用大量的未标记图片，通过一些技术手段（如生成对抗网络、自训练等）来利用这些未标记的数据辅助训练，从而改进模型的性能。

技术方法

在半监督学习中，常见的技术方法包括：

• 自训练（Self-training）：首先使用少量的标记数据训练一个基本的模型，然后用这个模型去预测未标记数据的标签，再将预测置信度高的数据作为新的训练样本继续训练模型。
• 生成对抗网络（GANs）：这是一种通过让两个网络相互竞争来生成数据的方法。在半监督设置中，可以用来生成更多的训练样本。
• 图基方法（Graph-based methods）：这种方法将数据点视为图中的节点，通过节点间的连接关系（可以是相似性或其他度量）来传播标签信息，辅助分类未标记的节点。

应用场景

半监督学习在多个领域都有应用，例如自然语言处理、声音识别、图像识别等。在这些领域，获取大量高质量的标记数据往往难度较大，而通过半监督学习，可以有效利用大量的未标记数据，从而在降低成本的同时提高模型的性能和泛化能力。